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【2h】

YeastNet: Deep-Learning-Enabled Accurate Segmentation of Budding Yeast Cells in Bright-Field Microscopy

机译：yeastnet：在亮场显微镜下使能够进行深度学习酵母细胞的精确分割

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Danny Salem; Yifeng Li; Pengcheng Xi; Hilary Phenix; Miroslava Cuperlovic-Culf; Mads Kærn;
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年度 2021
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1. Segmentation of yeast cell's bright-field image with an edge-tracing algorithm [J] . Linbo Wang, Simin Li, Zhenglong Sun, Journal of biomedical optics . 2018,第11期

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2. Direct measurements of colloidal behavior of polystyrene nanoparticles into budding yeast cells using atomic force microscopy and confocal microscopy [J] . Nomura Toshiyuki, Kuriyama Yuta, Toyoda Shunsuke, Colloids and Surfaces, A. Physicochemical and Engineering Aspects . 2018,第期

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机译：裂变酵母相的自动细胞分段图像：来自光学显微镜图像的分段细胞
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机译：基于自适应区域的明场显微图像细胞分割方法
6. YeastSpotter: accurate and parameter-free web segmentation for microscopy images of yeast cells [O] . Alex X Lu, Taraneh Zarin, Ian S Hsu, -1

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7. Dual Dictionary Learning for Cell Segmentation in Bright-field Microscopy Images [O] . 2016

机译：在亮场显微镜图像中的细胞分割的双字典学习

YeastNet: Deep-Learning-Enabled Accurate Segmentation of Budding Yeast Cells in Bright-Field Microscopy

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